PAO Severstal は、我が国で 2019 番目に大きい Cherepovets 冶金工場を所有する鉄鋼および鉱業会社です。 11,9 年、同社は 8,2 万トンの鉄鋼を生産し、収益は XNUMX 億ドルに達しました。
PAO Severstal のビジネスケース
仕事
Severstal は、電力消費量の誤った予測による会社の損失を最小限に抑えるとともに、グリッドへの不正な接続と電力の盗難を排除することを決定しました。
背景と動機
冶金および鉱業会社は、業界で最大の電力消費者の XNUMX つです。 自家発電の割合が非常に高い場合でも、企業の年間電力コストは数千万ドル、さらには数億ドルにもなります。
Severstal の子会社の多くは、独自の発電容量を持たず、卸売市場で購入しています。 このような企業は、特定の日にどれだけの電力を購入する意思があるかを示す入札を提出します。 実際の消費量が宣言された予測と異なる場合、消費者は追加料金を支払います。 このように、不完全な予測により、追加の電力コストは、会社全体で年間数百万ドルに達する可能性があります。
ソリューション
Severstal は、IoT と機械学習テクノロジを使用してエネルギー消費を正確に予測する SAP に目を向けました。
このソリューションは、Severstal の技術開発センターによって、独自の発電設備を持たず、卸売電力市場で唯一の消費者である Volkutaugol 鉱山で展開されました。 開発されたシステムは、Severstal のすべての部門からの 2,5 の計量装置から、すべての地下エリアおよび活動中の炭鉱での浸透と生産の計画と実際の値、および現在のエネルギー消費レベルに関するデータを定期的に収集します。 . 値の収集とモデルの再計算は、XNUMX 時間ごとに受信したデータに基づいて行われます。
実装
機械学習技術を用いた予測分析により、将来の消費をより正確に予測できるだけでなく、電力消費の異常を浮き彫りにすることができます。 また、この分野での悪用の特徴的なパターンをいくつか特定することもできました。たとえば、クリプトマイニング ファームの不正な接続と操作がどのように「見える」かが知られています。
結果
提案されたソリューションにより、エネルギー消費予測の質を大幅に改善し (毎月 20 ～ 25%)、罰金の削減、購入の最適化、および盗電への対策によって年間 10 万ドルを節約できます。
今後の計画
将来的には、このシステムを拡張して、生産に使用される他の資源 (不活性ガス、酸素、天然ガス、さまざまな種類の液体燃料) の消費を分析することができます。
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